Heor Agent

HEORAgent MCP 服务

作为 Model Context Protocol 服务的 AI 驱动健康经济学与结局研究（HEOR）Agent。

立即试用 → ChatGPT 上的 HEORAgent（ChatGPT Plus / Team） · Web UI（Claude，BYOK） · 运行 npx heor-agent-mcp，用于 Claude Desktop / Claude Code

自动完成跨 44 个数据源的文献综述、偏倚风险评估（RoB 2 / ROBINS-I / AMSTAR-2）、EQ-5D 价值集影响估算、先进的成本效益建模、NICE / EMA / FDA / IQWiG / HAS / EU JCA 的 HTA 资料准备，以及持久化项目知识库——所有功能都可作为 MCP 工具，从 Claude.ai、Claude Code 和任何兼容 MCP 的主机调用。

专为需要严谨、可审计 HEOR 工作流的制药、生物技术、CRO 和医学事务团队打造，无需从头构建基础设施。

---

前 60 秒

在将其接入 Claude / Cursor / Continue 之前，先确认安装正常。打开两个终端标签页：

标签页 1 — 以 HTTP 模式启动服务：

MCP_HTTP_PORT=8080 npx heor-agent-mcp@latest

你应该会看到：

HEORAgent MCP server running on HTTP port 8080

标签页 2 — 确认服务有响应：

curl -s http://localhost:8080/health

预期输出：

{"status":"ok","server":"heor-agent-mcp","version":"1.10.2"}

✅ 如果看到上面的 JSON，说明 npm 包已在你的机器上正常运行。之后遇到的问题都出在 MCP 客户端配置（Claude Desktop / Cursor / Continue），而不是服务本身。

❌ 如果看到 command not found，请运行 node --version——你需要 Node ≥20。如果看到其他错误，请将输出发送至 https://github.com/neptun2000/heor-agent-mcp/issues，快速提交 issue。

现在停止标签页 1（Ctrl+C），然后选择下方的客户端——实际集成不需要 HTTP 模式；Claude / Cursor / Continue 都使用 stdio。

---

快速开始（按客户端）

选择你的 MCP 主机：

Claude Code

claude mcp add heor-agent -- npx heor-agent-mcp

然后重启 Claude Code。

Claude Desktop / claude.ai Desktop

编辑 MCP 配置文件（macOS 上为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json），并添加：

{
  "mcpServers": {
    "heor-agent": {
      "command": "npx",
      "args": ["heor-agent-mcp"]
    }
  }
}

然后重启 Claude Desktop。

Cursor / Continue / Cline

配置格式与上面的 Claude Desktop 相同；文件路径因客户端而异：

• Cursor： Settings → MCP → Add new MCP server
• Continue： 在 ~/.continue/config.json 的 mcpServers 键下配置
• Cline： Settings → MCP Servers → Edit MCP Settings

托管版（无需安装）

• ChatGPT（Plus / Team）： ChatGPT 上的 HEORAgent — 输入 /heor 即可使用；适用于任何对话。
• Web UI（Claude，BYOK）： web-michael-ns-projects.vercel.app — 使用你自己的 Anthropic API 密钥；运行完整的 v1.6.3 工具集。

---

你的第一个提示词

配置好 MCP 主机后，粘贴以下任意一条，以端到端验证：

Run a literature search for semaglutide cost-effectiveness in T2D
using PubMed, NICE TAs, and ICER reports. Set runs=2.

Run irb_review for an industry-funded interventional Phase 2 trial in
relapsed MM — multi-site US+EU, pseudonymized data, greater-than-minimal
risk. I need the review tier, GDPR/HIPAA DMP, SAE framework, and the
ready-to-paste cover letter.

Run jca_pico_scope for osimertinib in EGFR-mutant 2L NSCLC across
DE/FR/IT/ES/NL. Then prepare an EU JCA dossier draft using the picos.

第一条提示词会调用 literature_search + validate_links（免费，无需 API 密钥）。第二条会调用 irb_review（纯决策树，即时完成）。第三条会运行 jca_pico_scope → hta_dossier 工作流。

---

新增内容

完整版本历史请参阅 CHANGELOG.md。当前版本：v1.23.0（45 个工具，44 个数据源）。

v1.17.0–v1.23.0 — 持续演进的证据智能（从审评到报销）

一个互联的 RWE + 跨交付物层（完整表格请参阅 docs/FEATURES.md）：

• RWE 与真实世界安全性：rwe.method_select（研究设计选择）、pv.comparative_safety（按类别进行类 FAERS 风格的 AE 排名）、evidence.triangulation（按结局比较 RCT 与 RWE 的一致性）。
• 受治理的社交媒体监测：rwe.social_listening_protocol + pv.social_listening_triage（GVP Module VI ICSR 分诊——不进行抓取）。
• 单一事实来源：evidence.claim_registry（一次性编写或自动导入图表）、evidence.consistency_check（检测 dossier/出版物/支付方材料之间的偏差）、publication.draft（复用论点；符合 CONSORT/STROBE/PRISMA/CHEERS + GPP2022/ICMJE）。
• 持续演进的编排：evidence.gap_analysis（iEGP）、workflow.living_evidence（SLR → 持续更新的知识库 → JCA/HTA 操作手册）、hta.living_gvd（仅重新生成图表发生变化的 GVD 部分）。

v1.13.0 — AI 透明度披露（符合 ISPOR ELEVATE-GenAI）

现在有 16 个工具接受 ai_disclosure_level 参数：

值	行为
"off"	不附加披露内容块
"standard"	模型 ID · 已调用的工具 · 数据源 · 日期 · 人工审核提醒
"submission"	标准内容块 + ISPOR ELEVATE-GenAI 完整引用

按工具层级设置的默认值：HTA/监管工具（hta_dossier、hta_workflow、jca_pico_scope、pv_classify 等）默认使用 "submission"；分析工具（risk_of_bias、cost_effectiveness_model 等）默认使用 "standard"。传入 ai_disclosure_level: "off" 可禁用披露。

环境级默认值：设置 HEORAGENT_DISCLOSURE_LEVEL=off|standard|submission，可全局覆盖内置的各工具默认值。

Web UI 人设默认值：支付方和 HTA 审评人员人设始终使用 "submission"；分析人员人设默认使用 "standard"，并在草稿/探索性提示词中切换为 "off"。

v1.0.4 亮点（仍包含在 v1.6.3 中）

药物警戒 + 工作流编排：

• pv_classify 工具 — 将计划中的研究归类到 EMA 药物警戒监管类别（强制/自愿 PASS、PAES、RMP 附件 4、DUS、主动监测登记、妊娠登记、自发报告、ICH E2E 计划）。返回匹配的 GVP 模块（V/VI/VIII/VIII Addendum I）、ENCePP 方案模板 ID、RMP 影响、FDA 对应类别和提交义务。基于 EMA GVP rev 4 + EU Regulation 1235/2010 Article 107a 的纯决策树。响应时间 <200ms。
• hta_dossier 药物警戒计划部分 — 将 pv_classify 的 pv_classification 传入 hta_dossier，则档案输出会在 RoB 和 CEA 之间加入 PV 计划部分。若未提供，则会显示一行“未提供 PV 计划”提示，标出这一缺项，方便审阅者了解缺少的内容。
• maic_workflow 编排器 (v1.0.6) — 在一次 MCP 调用中运行完整的 MAIC 发现与筛选流程（ITC 可行性分析 + 并行 literature_search + 筛选 + RoB + 网络）。专为 ChatGPT-5.3 界面设计，在该界面中并行串联 5 次以上工具调用并不可靠；同样适用于 Claude。
• examples 工具 (v1.0.5) — 为复杂架构的工具（CEA、BIA、生存分析、MAIC、Bucher）提供预填充的 JSON 输入，以及供 ChatGPT 用户使用的 maic_workflow_recipe 多步骤提示词模板。
• CMS IRA 感知 — 使用美国司法辖区调用 pv_classify 时，输出会明确指出，CMS IRA Medicare 价格谈判计算不包含 PV 成本数据——应在监管预算中跟踪这些义务，而非纳入 HEOR 成本效益模型。
• 基于 GRADE I² 的不一致性、GRADE 升级（Guyatt 2011）、Bucher 一致性检查、考虑 EQ-5D 5L 基线效用的影响评估 (v1.0.4) — 请参阅 CHANGELOG.md。
• ChatGPT Custom GPT 支持 (v1.0.4) — /api/openapi 上的 OpenAPI 3.1 适配器让你能在 5 分钟内构建 Custom GPT。请参阅下文的 ChatGPT Custom GPT。
• 带界面标签的分析 (v1.0.4) — 每个 tool_call PostHog 事件都带有一个 surface 属性（claude_anthropic_web / chatgpt_adapter / claude_desktop / direct_mcp）。

完整差异请参阅 CHANGELOG.md。

---

工具（28）

工具	用途
literature_search	搜索 44 个数据源，并提供完整的 PRISMA 风格审计轨迹
screen_abstracts	基于 PICO 的相关性评分和研究设计分类
risk_of_bias	使用 Cochrane RoB 2 / ROBINS-I / AMSTAR-2，并提供 GRADE RoB 领域摘要
evidence_network	构建治疗比较网络并评估 NMA 的可行性
evidence_indirect	Bucher 和频率学派 NMA，并与直接头对头证据进行自动一致性检查（NICE DSU TSD 18）
population_adjusted_comparison	用于人群调整间接比较的 MAIC 和 STC
survival_fitting	对 KM 数据拟合 5 种参数分布（NICE DSU TSD 14）
itc_feasibility	评估 ITC 框架的 3 项假设，并推荐 Bucher / NMA / MAIC / STC / ML-NMR
cost_effectiveness_model	Markov / PartSA / 决策树 CEA，支持 PSA、OWSA、CEAC、EVPI、EVPPI；支持 QALY + evLYG
budget_impact_model	符合 ISPOR 标准的 BIA，提供逐年输出和治疗替代建模
hta_dossier	为 NICE、EMA、FDA、IQWiG、HAS 和 EU JCA 起草申报材料——若传入 rob_results，GRADE 表将使用结构化 RoB；若传入 heterogeneity_per_outcome，不一致性将使用 I²；支持通过 upgrading_per_outcome 进行 GRADE 升级（Guyatt 2011）
utility_value_set	EQ-5D-3L / 5L 效用值集参考 + 考虑基线效用值的 Biz 2026 ICER 影响估算器（英国 5L 转换）
validate_links	在展示前对引用 URL 进行 HTTP 验证
project_create	初始化持久化项目工作区
knowledge_search	对项目的 raw/ 和 wiki/ 目录树进行全文搜索
knowledge_read	从项目知识库读取任意文件
knowledge_write	将整理后的证据写入项目 wiki（兼容 Obsidian）

literature_search

并行搜索 44 个数据源。每次调用都会返回一张数据源选择表，说明使用了 44 个数据源中的哪些来源以及原因——这对 HTA 审计轨迹至关重要。

调用示例：

{
  "query": "semaglutide cardiovascular outcomes type 2 diabetes",
  "sources": ["pubmed", "clinicaltrials", "nice_ta", "cadth_reviews", "icer_reports"],
  "max_results": 20,
  "output_format": "text"
}

cost_effectiveness_model

多状态 Markov 模型（默认）或分区生存分析（肿瘤学），遵循 ISPOR 良好实践和 NICE 参考案例（3.5% 折现率，半周期校正）。包括：

• PSA — 1,000–10,000 次 Monte Carlo 迭代，计算 WTP 阈值下具有成本效益的概率
• OWSA — 单因素敏感性分析，并提供龙卷风图摘要
• CEAC — 成本效益可接受曲线
• EVPI — 完美信息期望价值
• WTP 评估 — 对照 NHS（£25–35K/QALY，2026 年 4 月更新）、美国支付方（$100–150K）和社会阈值给出判断

调用示例：

{
  "intervention": "Semaglutide 1mg SC weekly",
  "comparator": "Sitagliptin 100mg daily",
  "indication": "Type 2 Diabetes Mellitus",
  "time_horizon": "lifetime",
  "perspective": "nhs",
  "model_type": "markov",
  "clinical_inputs": { "efficacy_delta": 0.5, "mortality_reduction": 0.15 },
  "cost_inputs": { "drug_cost_annual": 3200, "comparator_cost_annual": 480 },
  "utility_inputs": { "qaly_on_treatment": 0.82, "qaly_comparator": 0.76 },
  "run_psa": true,
  "output_format": "docx"
}

hta_dossier_prep

为六种 HTA 框架起草可直接用于申报的章节，并进行差距分析：

机构	国家/地区	申报类型
NICE	英国	STA、MTA、early_access
EMA	欧盟	STA、MTA
FDA	美国	STA、MTA
IQWiG	德国	STA、MTA
HAS	法国	STA、MTA
JCA	欧盟（Reg. 2021/2282）	initial、renewal、variation（含 PICOs）

接受来自 literature_search 和 cost_effectiveness_model 的管道输出。

risk_of_bias

根据 study_type 自动检测研究类型，并使用相应的 Cochrane 工具评估偏倚风险：

研究类型	工具
RCT	RoB 2（5 个领域：随机化、偏离预期干预、缺失数据、测量、报告）
观察性研究	ROBINS-I（7 个领域：混杂、选择、分类、偏离预期干预、缺失数据、测量、报告）
系统综述	AMSTAR-2（16 个条目，区分关键与非关键条目）

返回 rob_results 对象，可直接传递给 hta_dossier_prep——它会用结构化领域判断取代 GRADE 表中启发式的 RoB 估算。

调用示例：

{
  "studies": [{ "id": "pmid_1", "study_type": "RCT", "title": "...", "abstract": "..." }],
  "output_format": "json"
}

工作流：

literature_search → screen_abstracts → risk_of_bias → hta_dossier_prep

知识库工具

项目位于 ~/.heor-agent/projects/{project-id}/，包含：

• raw/literature/ — 自动填充的文献检索结果
• raw/models/ — 自动填充的模型运行结果
• raw/dossiers/ — 自动填充的申报资料初稿
• reports/ — 生成的 DOCX 文件
• wiki/ — 手动整理、兼容 Obsidian 的 Markdown，包含 [[wikilinks]]

向任何工具传入 project: "project-id"，结果便会自动保存。

---

示例

可复制粘贴以下提示词，在 Claude Code、Claude Desktop 或 网页 UI 中试用。

单工具示例

文献检索

检索关于替尔泊肽在 2 型糖尿病中的心血管结局的文献。使用 PubMed、ClinicalTrials.gov 和 NICE TA。

生存曲线拟合

根据以下 KEYNOTE-189 的 OS 数据拟合生存曲线：时间 0 时生存率 1.0，时间 6 时生存率 0.88，时间 12 时生存率 0.72，时间 18 时生存率 0.60，时间 24 时生存率 0.51，时间 36 时生存率 0.38。单位为月。

预算影响

估算司美格鲁肽用于肥胖症对 NHS 造成的 5 年预算影响。符合条件的患者有 200,000 人，药品费用为每年 £1,200，对照药（奥利司他）为每年 £250，使用率从第 1 年的 15% 增至第 5 年的 40%。

成本效果模型

构建司美格鲁肽与西格列汀在 T2D 中的 CE 模型，采用 NHS 视角、终身时间范围，并进行 PSA。

间接比较（Bucher）

我有两项试验：SUSTAIN-1 显示，司美格鲁肽与安慰剂相比，HbA1c 的 HR 为 0.74（0.58-0.95）；AWARD-5 显示，度拉糖肽与安慰剂相比，HR 为 0.78（0.65-0.93）。请对司美格鲁肽和度拉糖肽进行 Bucher 间接比较。

MAIC（人群调整比较）

对 SUSTAIN-7（N=300，司美格鲁肽与安慰剂比较，HR 0.74，CI 0.58-0.95，年龄 56±10，BMI 33±5）和 AWARD-11（N=600，度拉糖肽与安慰剂比较，HR 0.78，CI 0.65-0.93，年龄 58±9，BMI 35±6）进行 MAIC。按年龄和 BMI 调整。

多工具工作流

摘要筛选工作流

在 PubMed 中检索帕博利珠单抗治疗 NSCLC 的文献，然后根据以下标准筛选结果：人群为 NSCLC 成人患者，干预措施为帕博利珠单抗，对照为化疗，结局为总生存期和 PFS。

证据网络 + NMA 可行性

使用 PubMed 检索 GLP-1 受体激动剂治疗 T2D 的文献，根据结果构建证据网络，并评估 NMA 的可行性。

包含情景分析的 CE 模型

构建达格列净与安慰剂在心力衰竭中的 CE 模型，采用 NHS 视角、终身时间范围，并进行 PSA。添加以下情景：“降价 20%”，药品费用为 400；“10 年时间范围”，time_horizon 为 10yr。

端到端 HTA 工作流

完整申报资料准备

创建一个司美格鲁肽治疗肥胖症的项目，目标机构为 NICE 和 ICER。检索证据文献，根据肥胖成人且比较司美格鲁肽与安慰剂、结局为体重减轻的标准筛选结果，评估筛选研究的偏倚风险，然后使用筛选结果和 rob_results 起草 NICE STA 申报资料。

这个单一提示词会依次调用：project_create → literature_search → screen_abstracts → risk_of_bias → hta_dossier_prep（根据结构化评估进行 GRADE RoB）。

---

数据源

10 个类别共 44 个数据源。 每次调用 literature_search 都会包含一张数据源选择表，显示每个数据源是否使用及其原因。

生物医学与临床试验（5）

• PubMed — 3,500 多万条生物医学引文（NCBI E-utilities）
• ClinicalTrials.gov — NIH/NLM 试验注册库（CT.gov v2 API）
• bioRxiv / medRxiv — 生命科学与医学预印本
• ChEMBL — 药物生物活性、作用机制、ADMET（EMBL-EBI）
• Wiley Online Library — 药物经济学、卫生经济学、Journal of Medical Economics、Value in Health（CrossRef，约 77% 的摘要覆盖率，无需密钥）

流行病学与人口统计（5）

• WHO GHO — WHO 全球卫生观察站
• World Bank — 人口统计、宏观经济、卫生支出
• OECD Health — OECD 卫生统计（支出、劳动力、结果）
• IHME GBD — 全球疾病负担（204 个国家的 DALY、患病率）
• All of Us — NIH 精准医疗队列

FDA（2）

• FDA Orange Book — 药物批准与治疗等效性
• FDA Purple Book — 获批生物制品与生物类似药

HTA 评估（10）— HTA 先例决策

• NICE TAs（英国）· CADTH（加拿大）· ICER（美国）· PBAC（澳大利亚）
• G-BA AMNOG（德国）· IQWiG（德国）· HAS（法国）
• AIFA（意大利）· TLV（瑞典）· INESSS（加拿大魁北克）

HTA 成本参考（5）

• CMS NADAC（美国药品采购成本）
• PSSRU（英国单位成本）· NHS National Cost Collection · BNF（英国药品定价）
• PBS Schedule（澳大利亚）

LATAM（6）

• DATASUS · CONITEC · ANVISA（巴西）
• PAHO（泛美区域）· IETS（哥伦比亚）· FONASA（智利）

APAC（1）

• HITAP（泰国）

企业级（6）— 需要 API 密钥

数据源	环境变量
Embase	ELSEVIER_API_KEY
ScienceDirect	ELSEVIER_API_KEY
Cochrane Library	COCHRANE_API_KEY
Citeline	CITELINE_API_KEY
Pharmapendium	PHARMAPENDIUM_API_KEY
Cortellis	CORTELLIS_API_KEY
Google Scholar	SERPAPI_KEY

HEOR 方法学与效用参考（3）

• ISPOR — HEOR 方法学与会议摘要
• OHE (Office of Health Economics) — EQ-5D 价值集研究与 HEOR 方法学
• EuroQol Group — EQ-5D 工具、价值集与注册库

---

输出格式

所有工具均支持 output_format：

• text（默认）— 包含格式化表格和标题的 Markdown
• json — 供下游工具使用的结构化对象
• docx — Microsoft Word 文档，保存到磁盘，响应中返回路径

DOCX 文件保存到 ~/.heor-agent/projects/{project}/reports/（设置了项目时）或 ~/.heor-agent/reports/（全局）。工具响应包含绝对路径，可直接附加到提交材料或分享给利益相关者。

---

审计追踪

每次工具调用都会返回完整的审计记录：

• 数据源选择表 — 全部 44 个数据源及其是否使用和原因
• 已查询的数据源 — 发送的查询、响应数量、状态、延迟
• 纳入项 / 排除项 — 数量及原因
• 方法学 — 文献检索采用 PRISMA 风格，经济学采用 ISPOR/NICE 方法
• 假设 — 记录每项假设及其依据
• 警告 — 数据质量标记、缺失的 API 密钥、查询失败的数据源

适合纳入 HTA 提交材料的附录。

---

配置

# Optional — enterprise data sources
ELSEVIER_API_KEY=...        # Embase + ScienceDirect
COCHRANE_API_KEY=...        # Cochrane Library
CITELINE_API_KEY=...        # Citeline
PHARMAPENDIUM_API_KEY=...   # Pharmapendium
CORTELLIS_API_KEY=...       # Cortellis
SERPAPI_KEY=...             # Google Scholar

# Optional — knowledge base location
HEOR_KB_ROOT=~/.heor-agent  # Default

# Optional — localhost proxy for enterprise APIs behind corporate VPN
HEOR_PROXY_URL=http://localhost:8787

# Optional — hosted tier (future)
HEOR_API_KEY=...

---

Web UI

配套聊天界面位于：

https://web-michael-ns-projects.vercel.app

• 使用 Claude Sonnet 4.6 和全部 22 个 HEOR 工具进行聊天
• BYOK（自带密钥） — 在设置中粘贴你的 Anthropic API 密钥；密钥会保存在浏览器的 localStorage 中，绝不会存储在我们的服务器上
• 支持 Markdown 渲染，包含美化的表格、带实时进度计时器的工具调用卡片，以及可适配主题的 mermaid 网络图
• 提供 12 个示例提示词，涵盖文献检索、CEA、BIA、NMA、ITC 可行性、RoB、EQ-5D 5L、欧盟 JCA 档案
• 每次请求都会创建独立的 MCP 会话（不会发生用户间会话串扰）

Web UI 会调用托管在 Railway 上的 MCP 服务来执行工具。无需进行任何设置 — 添加 API 密钥即可开始查询。

自托管 Web UI

cd web
npm install
echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-..." > .env.local  # optional server-side fallback
npm run dev -- -p 3456

设置 MCP_SERVER_URL，使其指向你自己的 MCP 服务实例（默认值：公开的 Railway 部署）。

---

ChatGPT Custom GPT

🟢 已上线： ChatGPT 上的 HEORAgent →

在 ChatGPT 中打开（需要 Plus / Team / Enterprise 账户），选择一个对话开场白，即可查询 44 个 HEOR 数据源。

HEORAgent 也可作为 ChatGPT Custom GPT 使用 — 适合你（或你的团队）更喜欢 ChatGPT 界面，或拥有 ChatGPT Plus/Team 账户但无法访问 Anthropic API 的情况。

在幕后，Web 层会在 /api/openapi 暴露 OpenAPI 3.1 适配器，并在 /api/v1/{tool_name} 为每个工具提供一个 POST 端点。ChatGPT 原生支持此契约。

与 Anthropic 接口的区别

	Web UI / MCP / Claude Desktop	ChatGPT Custom GPT
流式传输	是（SSE）	否（45 秒单次响应）
psa_iterations	最多 10,000	上限为 1,000（CEA）/ 500（BIA）
literature_search.runs	1–5	上限为 1
literature_search.max_results	最多 100	上限为 30
身份验证模式	BYOK Anthropic	可选的 X-API-Key 标头（服务端 CHATGPT_ADAPTER_TOKEN）
PostHog 中的接口标签	claude_anthropic_web / claude_desktop	chatgpt_adapter

设置这些上限是因为 ChatGPT Actions 在响应超时达到 45 秒时会直接失败。PSA、多次运行的文献检索以及完整的 max_results 通常都会超时。Web UI 和 MCP 客户端不受影响。

创建 Custom GPT（需要 ChatGPT Plus / Team）

1. 访问 chatgpt.com/gpts/editor，然后点击 Create。
2. Configure 标签页 — 填写名称（例如“HEORAgent”）、描述和对话开场白。粘贴 web/lib/claude.ts 中的系统提示词（或自行编写 — 工具说明会提供详细信息）。
3. Actions → Create new action → Import from URL → 粘贴：

   https://web-michael-ns-projects.vercel.app/api/openapi
   

   ChatGPT 会自动导入全部 17 个端点及其架构。
4. Authentication — 对公开端点选择 None；如果已配置 CHATGPT_ADAPTER_TOKEN，则选择 API Key 并填写其值（生产环境推荐）。
5. Privacy policy URL — GPT Store 要求提供。请使用 Web UI 的隐私政策 URL 或你自己的 URL。
6. 在 Playground（右侧窗格）中进行测试，然后选择 Publish → “Anyone with the link”或“GPT Store”。

为生产环境保护适配器

默认情况下，/api/v1/* 端点处于开放状态。建议为任何面向公众的 GPT 启用两层保护：

# 1. Token-gate the endpoint
cd web
vercel env add CHATGPT_ADAPTER_TOKEN production   # generate a long random token
# Configure the same token in your Custom GPT under Authentication → API Key

# 2. Built-in rate limit
# 60 req/min per IP is enforced automatically (lib/rateLimit.ts).
# For multi-region/high-traffic prod, swap in @upstash/ratelimit + Vercel KV.

示例调用（手动调用，无需 GPT）

curl -X POST https://web-michael-ns-projects.vercel.app/api/v1/utility_value_set \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "action": "estimate_impact",
        "indication_type": "non_cancer_qol_only",
        "baseline_utility": 0.85,
        "base_icer": 30000
      }'

返回 Biz 2026 基线效用调整后 ICER 预测（全新的 EQ-5D 5L 影响估算器）。

---

HTTP 传输

此服务同时支持 stdio（默认，用于本地 MCP 客户端）和 Streamable HTTP（用于托管部署）。

# Stdio mode (default — for Claude Code, Claude Desktop)
npx heor-agent-mcp

# HTTP mode — for hosted deployment, Smithery, web UI backend
npx heor-agent-mcp --http                    # port 8787
MCP_HTTP_PORT=3000 npx heor-agent-mcp        # custom port

HTTP 端点：

• POST/GET/DELETE /mcp — MCP Streamable HTTP 协议
• GET /health — 健康检查
• GET /.well-known/mcp/server-card.json — Smithery 发现

---

开发

git clone https://github.com/neptun2000/heor-agent-mcp
cd heor-agent-mcp
npm install
npm test          # 401 tests across 84 suites
npm run build     # Compile TypeScript to dist/
npm run dev       # Run with tsx (no build step)

要求： Node.js ≥ 20。

---

架构

┌────────────────────────────────────────────┐
│  MCP Host (Claude.ai / Claude Code / etc.) │
└────────────────┬───────────────────────────┘
                 │ stdio
┌────────────────▼──────────────────────────┐
│  heor-agent-mcp server                    │
│  ┌──────────────────────────────────────┐ │
│  │ 17 MCP tools (Zod-validated)         │ │
│  ├──────────────────────────────────────┤ │
│  │ DirectProvider (default)             │ │
│  │   ├─ 44 source fetchers              │ │
│  │   ├─ Audit builder + PRISMA trail    │ │
│  │   ├─ Markov / PartSA economic models │ │
│  │   ├─ Markdown + DOCX formatters      │ │
│  │   └─ Knowledge base (YAML + MD)      │ │
│  └──────────────────────────────────────┘ │
└───────────────────────────────────────────┘
                 │
    ┌────────────┴─────────────┐
    ▼                          ▼
┌────────────┐         ┌──────────────────┐
│ ~/.heor-   │         │ External APIs    │
│ agent/     │         │ (PubMed, NICE,   │
│ projects/  │         │  ICER, CADTH, …) │
└────────────┘         └──────────────────┘

---

许可证

MIT — 参见 LICENSE。

---

信任与透明度

HEORAgent 是一款研究与分析工具，并非临床决策支持系统。它不属于《欧盟 AI 法案》中的高风险系统，因为它不会影响个体诊断、治疗或监测；它仅需履行有限风险类别的透明度义务。所有输出均需由具备资质的 HEOR/HTA/PV 专业人员审核后，方可采取任何行动。

• 《欧盟 AI 公约》签署方——承诺遵循 AI 治理要求、绘制高风险系统图谱并推动 AI 素养（根据欧盟委员会的规定，这些均为自愿承诺，且先于《AI 法案》2026 年 8 月的最后期限）。
• 每次工具调用均提供符合 PRISMA 风格的审计记录（查询、成功和失败的来源，以及采用的假设）。
• 明确标注 AI 评论内容——领域声明（ICER、试验结果、监管决定）完全来自工具输出，而非回忆训练数据。
• 内联引用方法学依据——ISPOR、NICE DSU TSDs、NICE PMG36、Cochrane Handbook、GRADE、EMA GVP、Cope 2014、Phillippo 2016、Biz 2026。

完整声明：/ai-transparency——风险分类、人类监督模式、方法学参考资料及报告渠道。

---

免责声明

**所有输出均为初步结果，仅供研究参考。**在用于任何 HTA 申报、支付方谈判、监管申报或临床决策之前，必须由具备资质的卫生经济学家进行验证。本工具不能取代专业的 HEOR 专业知识。

---

分发渠道

渠道	使用方式	费用承担方
npm	npx heor-agent-mcp	用户的 Claude 订阅
Smithery	smithery.ai/servers/neptun2000-70zu/heor-agent-mcp	用户的 Claude 订阅
Web UI	web-michael-ns-projects.vercel.app	用户自己的 Anthropic API 密钥（BYOK）
托管 MCP	https://heor-agent-mcp-production.up.railway.app	免费（仅执行工具）

---

链接

• npm： https://www.npmjs.com/package/heor-agent-mcp
• GitHub： https://github.com/neptun2000/heor-agent-mcp
• Smithery： https://smithery.ai/servers/neptun2000-70zu/heor-agent-mcp
• Web UI： https://web-michael-ns-projects.vercel.app
• 问题反馈： https://github.com/neptun2000/heor-agent-mcp/issues